Określanie interakcji
Do tej pory korzystałeś(-aś) z jednego modelu z równoległymi nachyleniami, który dawał jako taki dopasowany wynik dla całego zbioru danych, a następnie z trzech osobnych modeli dla każdej kategorii wieku budynku. Te drugie lepiej opisywały poszczególne kategorie, ale były niewygodne – miałeś(-aś) trzy oddzielne modele do obsługi i interpretacji. Idealnym rozwiązaniem byłby jeden model łączący moc predykcyjną wszystkich trzech.
Taki model można zbudować, dodając interakcje między zmiennymi objaśniającymi. Składnia statsmodels.formula jest elastyczna i oferuje kilka opcji – w zależności od tego, czy wolisz zwięzły kod, który szybko się pisze i czyta, czy też kod jawny, który dokładnie opisuje wykonywane operacje.
Zbiór danych taiwan_real_estate jest dostępny.
To ćwiczenie jest częścią kursu
Regresja średnio zaawansowana ze statsmodels w Pythonie
Interaktywne ćwiczenie praktyczne
Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.
# Model price vs both with an interaction using "times" syntax
mdl_price_vs_both_inter = ____
# Print the coefficients
print(mdl_price_vs_both_inter.params)